12 passaggi fondamentali per prendere decisioni data-informed

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ll processo decisionale data-informed è la capacità di trasformare le informazioni in conoscenze attuabili e verificate, da usare per prendere decisioni definitive. 

Attraverso appositi strumenti analitici, che supportano il lavoro degli analisti, i dati si trasformeranno in conoscenza e si tradurranno in decisioni oggettive. 
Effettivamente, però, questa non è la definizione di un processo decisionale data-informed, ma calza perfettamente all’approccio data-driven

Differenza tra decisioni data-driven e data-informed

Adottare un approccio data-driven implica che i dati guidino tutto il percorso decisionale.

È importante che l’intera azienda adotti pienamente il metodo data-driven, favorendo una cultura dell’informazione e della condivisione delle pratiche. Solo abbracciando pienamente questo approccio è possibile prendere decisioni oggettive partendo dai dati.

Un atteggiamento data-informed parte dal dato per andare oltre e reintegrare una forma di valutazione soggettiva

Il data-informed è un approccio relativamente nuovo, una sorta di evoluzione del data-driven, pensato per collegare le metriche al comportamento soggettivo dell’utente, per tenere conto del contesto, il tutto al servizio delle competenze decisionali aziendali.

Approfondiamo.

Decisioni data-informed: da cosa nascono

Per prendere decisioni data-informed, esiste uno spettro di capacità critiche che devono essere presenti a livello organizzativo, tra cui una strategia sui dati, un quadro analitico, una forza lavoro alfabetizzata sui dati, diversità e inclusione, una cultura di collaborazione, creatività e comunicazione. 

A livello individuale, prendere decisioni data-informed richiede un pensiero sistemico, la capacità di essere consapevoli dei propri bias, la capacità di mettere in discussione i dati e la capacità di accettare i fallimenti e di imparare rapidamente da essi. 

Esistono molti modelli per il processo decisionale. 

Il modello data-informed unisce la necessità di porsi le domande giuste, di procurarsi i dati giusti nel formato giusto, di valutare criticamente i dati utilizzando un framework analitico, di applicare la propria esperienza personale e quella degli altri essendo consapevoli di eventuali pregiudizi inconsci, di comunicare la decisione a tutti gli stakeholder e di costruire un quadro e un meccanismo di revisione per monitorare la decisione e iterare nuovamente il processo sulla base dei risultati.

12 passaggi-guida per prendere decisioni data-informed

1. Trasformate le domande di business in quesiti da gestire attraverso la data analytics. 

2. Trovate tutti i dati pertinenti alla decisione da prendere. Ricordate di pensare alla domanda in modo sistemico, e di includere tutti i dati correlati che potrebbero essere rilevanti. Interni ed esterni.

3. Assicuratevi che i dati siano affidabili, profilati, etichettati, catalogati, standardizzati, trattati secondo le regole della privacy, ecc. 

4. Create un framework di misurazione per descrivere i dati con i KPI. 

5. Usate l’analisi esplorativa per trovare schemi, tendenze e relazioni. 

6. Orientatevi alle informazioni e ai dati raccolti in modo tale da includere nell’analisi le vostre esperienze personali. 

7. Contestate i dati e cercate informazioni che li confutino. 

8. Esaminate tutta l’analisi assieme ad un team diverso. 

9. Se applicabile, sfruttate l’analisi predittiva per eseguire simulazioni iutili a testare potenziali decisioni e soluzioni. 

10. Annunciate la vostra decisione al giusto livello a tutti gli stakeholder.

11. Impostate un meccanismo di revisione per monitorare gli impatti della decisione dopo che è stata messa in atto. 

12. Sfruttate questo meccanismo di revisione e correggete, migliorando i dati, i quadri di misurazione, la responsabilità, le decisioni e qualsiasi altro aspetto rilevante.

Quale approccio adottare?

Il vero tema, in realtà, non è scegliere tra i due motodi, ma è l’integrazione e l’equilibrio nella scelta e nell’utilizzo di entrabi.

Sicuramente, un’azienda che passa dalle decisioni totalmente soggettive, prese autonomamente dalla leadership, ad un sistema che si vuole basare su riscontri oggettivi, deve considerare il modello data-driven come lo step per prendere confidenza con la data analytics.

Le decisioni data-informed, d’altro canto, sono una sorta di evoluzione che accompagna la data analytics in direzione di risposte più complesse, reintroducendo la soggettività come una parte determinante della strategia e del processo decisionale. 

Questo articolo è stato scritto da:
Francesca Cappabianca
Francesca Cappabianca

Innovation Content Specialist

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